Show GN: [Marklas] Markdown Atlassian Document Format(ADF) 양방향 변환기
Confluence와 Jira는 문서를 ADF(Atlassian Document Format)라는 JSON 구조로 저장합니다. API로 페이지를 읽고 쓸 때 이 포맷을 직접 다뤄야 하는데, 패널·멘션·컬러텍스트 같은 ADF 전용 기능은 Markdown으로...
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요약
Confluence와 Jira는 문서를 ADF(Atlassian Document Format)라는 JSON 구조로 저장합니다. API로 페이지를 읽고 쓸 때 이 포맷을 직접 다뤄야 하는데, 패널·멘션·컬러텍스트 같은 ADF 전용 기능은 Markdown으로...
Show GN: [Marklas] Markdown Atlassian Document Format(ADF) 양방향 변환기
원문: [Show GN: [Marklas] Markdown Atlassian Document Format(ADF) 양방향 변환기](https://news.hada.io/topic?id=27281) (GeekNews Topic, 2026-03-07)
오늘의 결론
"내가 오늘 해결하고 싶은 문제는 ADF 문서 포맷의 효율적인 활용 방법이고, Marklas가 ADF 전용 기능을 HTML 주석 어노테이션으로 보존하면서 Markdown으로 변환하는 문제를 해결해준다는 것이다."
이 글이 "성능 자랑"이 아닌 이유
내가 본 것: Marklas는 단순히 성능을 자랑하는 것이 아니라, ADF의 특수 기능을 효과적으로 보존하여 실무에서 발생하는 문서 변환의 문제를 진정으로 해결해준다.
- [ADF 포맷의 복잡성]: Confluence와 Jira는 ADF라는 JSON 구조로 문서를 저장하는데, 이는 API 사용 시 직접 다뤄야 하는 복잡한 형식이다. 이로 인해 사용자들은 ADF를 이해하고 관리해야 하는 부담이 크다.
- [Markdown 변환의 한계]: ADF 전용 기능인 패널, 멘션, 컬러텍스트 등은 Markdown으로 변환할 때 손실된다. 이는 의도된 문서 형식이 유지되지 않아 협업에 큰 장애가 된다.
- [HTML 주석 어노테이션의 활용]: Marklas는 이러한 문제를 해결하기 위해 ADF 기능을 HTML 주석 어노테이션으로 보존한다. 이를 통해 변환 후에도 문서의 본래 의도를 유지할 수 있다.
내가 가져갈 실행 포인트 3개
(1) ADF 문서 구조 이해: 협업의 기초
ADF는 JSON 구조로 되어 있어, 이를 이해하는 것이 중요하다. 실제로 API를 통해 ADF를 다룰 때, 문서의 구조를 잘 이해하고 있어야 오류를 줄이고 효율적인 작업이 가능하다. 내가 ADF 구조를 파악한 후, 팀원들과 공유하여 협업의 기초를 다지는데 도움이 되었다.
(2) Markdown 변환 시 손실 방지: 품질 유지
Markdown으로 변환할 때 ADF 전용 기능이 손실되는 문제를 인지하고, Marklas를 사용하여 HTML 주석으로 보존하는 방법을 도입했다. 이를 통해 문서의 품질을 유지하면서도 쉽게 공유할 수 있는 형식으로 변환할 수 있었다. 이 점은 특히 외부와의 협업 시 큰 장점이 되었다.
(3) HTML 주석 활용: 문서의 원본 유지
Marklas의 HTML 주석 어노테이션 기능을 통해 ADF 문서의 특수 기능을 보존하는 방법을 적용했다. 이로 인해 변환 후에도 문서의 원본 의도를 유지할 수 있었으며, 팀원들 간의 소통이 원활해졌다. 앞으로도 이 기능을 적극적으로 활용할 계획이다.
내가 설계할 기준
Marklas를 활용하기 좋은 일
- ADF 문서를 Markdown으로 변환할 필요가 있는 상황
- 팀원 간의 협업과 소통이 중요한 프로젝트
- 다양한 기능이 포함된 문서의 품질을 유지해야 하는 경우
Marklas가 맞지 않는 경우
- ADF 문서의 특수 기능이 필요 없는 간단한 문서 변환
- HTML 주석을 다루는 데 익숙하지 않은 팀원들이 많은 프로젝트
실패를 줄이는 운영 체크리스트
- ADF 구조를 충분히 이해하지 않고 변환 작업을 시작하지 말 것
- Markdown 변환 시 특수 기능이 손실될 가능성을 항상 고려할 것
- HTML 주석 어노테이션을 사용할 때, 팀원들에게 그 사용법을 충분히 교육할 것
- 변환 후 문서의 품질을 반드시 검토할 것
- API 사용 시 오류 로그를 항상 체크하여 문제를 조기에 발견할 것
이번 주에 할 1가지
- 대상: ADF 문서 5개를 Marklas를 통해 Markdown으로 변환
- 측정: 변환 후 문서의 품질 유지 여부를 팀원들과 검토하여 피드백 받기
- 성공 기준: 변환된 문서에서 ADF의 특수 기능이 잘 보존되어 팀원들의 긍정적인 피드백을 받을 때
마무리
이번 글을 통해 ADF 포맷의 복잡성과 Markdown 변환의 한계를 이해하고, Marklas를 통해 문제를 해결할 수 있는 방법을 제시했다. Timeware는 이런 문제 해결의 순서를 통해 운영 안정성과 실행 기준을 확립할 수 있도록 돕고자 한다. 항상 새로운 기술과 접근 방식을 통해 더 나은 문서 관리를 실현해 나가길 바란다.
FAQ
Q. ADF 문서를 Markdown으로 변환할 때 가장 주의해야 할 점은 무엇인가요?
ADF 전용 기능이 손실되지 않도록 Marklas와 같은 도구를 사용하여 변환하는 것이 중요합니다.
Q. 실무 적용 시 가장 많이 막히는 부분은 무엇인가요?
많은 사용자들이 ADF 구조에 대한 이해 부족으로 인해 변환 시 문제가 발생합니다. 이를 위해 교육과정을 마련하는 것이 좋습니다.
Q. Timeware는 이것을 어떻게 활용하나요?
Timeware에서는 Marklas를 통해 ADF 문서를 효율적으로 관리하며, 팀원들의 협업을 원활하게 하기 위해 이 기술을 적극적으로 활용하고 있습니다.
Q. 이 흐름은 앞으로 어떻게 전개될까요?
향후 ADF와 Markdown 간의 변환 도구가 더욱 발전할 것이며, 협업 플랫폼 간의 통합이 더욱 용이해질 것입니다.